李 春，周 英，孫 聰，嚴 坤

(1.中國電建集團成都勘測設計研究院有限公司，四川 成都 610072；2.重慶市萬州區(qū)氣象局，重慶 萬州401147； 3.中國環(huán)境監(jiān)測總站，北京 朝陽 100012；4.中國科學院、水利部成都山地災害與環(huán)境研究所，四川 成都 610041)

蒸發(fā)散是區(qū)域、流域生態(tài)系統水文循環(huán)中重要組成，與陸生生態(tài)系統生物量和生產力密切相關[1]。農田、草地、森林等生態(tài)系統的蒸散發(fā)可以通過實測或遙感反演，實測一般利用蒸滲儀或渦度相關等技術進行長時間觀測，但測定結果難以擴展到其他區(qū)域，且大多數區(qū)域不具備開展此類研究的條件[2]。隨著遙感技術的發(fā)展，通過遙感技術反演地表參數來估算區(qū)域蒸散發(fā)逐漸成為計算蒸散發(fā)的主要方法之一，但遙感僅提供瞬時信息，難以獲取蒸散隨時間變化的規(guī)律，蒸散發(fā)結果具有很大的不確定性[3]。目前，用參考作物蒸散發(fā)量(ET0)和作物系數(Kc)進行蒸發(fā)散估算是普遍采用的方法。因此提高參考作物蒸發(fā)量精度對全球變化下高寒沼澤濕地水文過程和生態(tài)系統管理具有重要的作用。

關于參考作物蒸散發(fā)的估算方法眾多，被分為溫度法、輻射法、蒸發(fā)皿蒸發(fā)法、物質法、綜合法，這些方法的應用大多受區(qū)域環(huán)境影響。盡管FAO56PM是唯一被聯合國糧農組織推薦的作為參考作物蒸散量的標準方法，適用于不同地區(qū)和氣候條件，但該方法需要大量的實測氣象資料，而這些氣象數據在條件欠缺的區(qū)域往往難以獲得，限制了該方法的應用。因此出現一些僅需要輸入較少氣象要素的簡化估算方法，但這些簡化方法均在特定區(qū)域和特定氣候條件下產生的，如在美國西北部較干旱的氣候條件下建立的Hagreaves公式，在其它區(qū)域或氣候條件下應用時會出現差異，甚至相反的結論[4-6]。

若爾蓋高原位于青藏高原東北緣，海拔3400～3900m，是世界上高原泥炭沼澤主要分布區(qū)域，也是青藏高原東緣氣候變化敏感區(qū)和黃河上游重要的生態(tài)屏障區(qū)[7]。該區(qū)屬大陸性高原氣候，寒冷濕潤，光照強烈，日溫差大，降水主要集中分布在5～10月，植被以高山草甸和沼澤植被為主，對于高原沼澤濕地而言，蒸散量不僅影響區(qū)域水文循環(huán)，而且關系到自然生態(tài)系統退化與恢復。本文對比7種廣泛使用的參考作物蒸散方法，分析不同方法在日、月尺度的適用性，尋求適合高原沼澤濕地的參考作物蒸散量估算方法，為若爾蓋高原沼澤濕地生態(tài)系統水源涵養(yǎng)功能提升和濕地保護提供科學依據。

1 參考作物蒸散量的計算方法

1.1 FAO56PM

FAO56PM公式是以能量平衡和水汽擴散理論為基礎建立的參考作物蒸散量估算方法，其形式為：

1.2 1948Pen

1948Pen是在無水汽水平輸送情況下提出的參考作物蒸散量計算方法，其形式為：

1.3 FAO24Pn

FAO 24Pn是Penman公式的一個修正版本，包括風函數和修正系數，其形式為：

1.4 FAO24Rd

FAO24Rd是FAO-24推薦的基于太陽輻射資料估算參考作物的一種方法，其形式為：

1.5 1985Harg

1985Harg是在美國西北部較干旱的氣候條件下建立的，其形式為：

1.6 Prs-Tylr

Prs-Tylr是在無平流假設條件下在環(huán)境濕潤前提下,忽略空氣動力學項而得到參考作物蒸散量方法，是EPIC、CROPSM等模型中用以估算可能蒸散量的重要方法[8]，其形式為：

1.7 1957Makk

1957Makk被認為是Priestley-Taylor公式的簡化公式，在寒冷地區(qū)具有較好的適應性，其形式為：

2 數據來源與評價方法

2.1 數據來源

本研究使用國家氣象局氣象數據中心V3.0逐日氣象數據，該區(qū)域主要涉及四川省阿壩州的若爾蓋、紅原縣和甘肅省甘南藏族自治州瑪曲縣3個國家氣象站，基本情況見表1。

表1 氣象站點基本情況

2.2 評價指標

本研究選擇平方根誤差(RMSE)、Nash-Sutcliffe效率系數(NES)和Willmott一致性指數(d)評價FAO56PM方法與其它方法間的差異，各個指標計算公式如下：

式中：n為樣本數；M為FAO56PM公式計算的參考作物蒸散量，E為其他公式計算的參考作物蒸散量。RMSE代表其它公式計算值與FAO56PM計算值之間的變異程度，當RMSE=0時，表示FAO56PM計算值與其它方法計算值之間的擬合最佳；NESE取值為-∞至1，越接近1，表示FAO56PM法計算值與其它方法計算值之間的擬合最佳，可信度高；d取值為0至1，d值越接近1，表明其它方法計算值與FAO56PM計算值的一致性越好。

3 結果與分析

3.1 不同時間尺度ET0對比

各種方法計算的逐日平均ET0均呈凸拋物線分布，變化趨勢基本一致。.基于日ET0數據的統計結果發(fā)現(表2)，各種方法與FAO56PM方法之間存在極顯著性差異(d.f.=365,p<0.01)。其中，1948Pen、FAO24Pn、FAO24Rd、Prs-Tylr與FAO56PM絕對偏差介于0.09～0.66mm·d-1，FAO24Rd、FAO24Pn相對偏差大于20%；1985Harg、1957Makk與FAO56PM絕對偏差為-0.28mm·d-1、-0.17mm·d-1，相對偏差為-11.74%、-7.27%。

各種方法計算的逐月ET0也呈凸拋物線分布。與FAO56PM相比，FAO24Pn、FAO24Rd計算的ET0均偏大；1957Makk計算的ET0偏??；1948Pen計算的ET0在1月、12月偏小，其余月份偏大；1985Harg計算的ET0在10月-翌年5月偏小，其余月份偏大；Prs-Tylr計算的ET0在10月-翌年3月偏小，其余月份偏大。通過配對樣本t檢驗發(fā)現，除1948Pen計算的12月-翌年1月ET0呈與FAO56PM計算結果顯著性差異外(d.f.=49，p<0.05)，其他方法在各月與FAO56PM之間達到極顯著差異(d.f.=49，p<0.01)。與FAO56PM之間相對偏差可以看出，1948Pen在溫度較低的9月至翌年3月為-0.53%～7.05%，但4～8月為9.44%～13.55%；FAO24Pn、FAO24Rd在4～8月大于20%；1985Harg全年平均相對偏差達-5.23%，但在植物生長期相對偏差較小，非生長季相對偏差較大；Prs-Tylr-在作物生長季相對偏差較大，在氣溫較高的7月偏差甚至達到-21.1%；相比而言1957Makk方法相對偏差較小，月最大相對偏差低于-13%。

表2 各種方法和FAO56PM計算的日值間偏差及配對樣本t檢驗

注：*表示α=0.05下顯著,**表示α=0.01下顯著

圖1 不同方法計算的日ET0與FAO56PM計算結果的線性回歸關系

3.2 參考作物蒸散量ET0回歸分析

圖1不同方法計算的日ET0與FAO56PM計算結果的線性回歸關系(a)1948Pen;(b)FAO24Pn；(c)FAO24Rd;(d)1985Harg;(e)Prs-Tylr;(f)1957Makk

圖1可以看出，1948Pen、FAO24Pn、FAO24Rd估算結果均位于y=x的左側區(qū)域，說明這3種方法計算的日ET0均高于FAO56PM計算結果。FAO24Pn、FAO24Rd離散程度大于1948Pen，特別是在ET0≥4mm·d-1時離散程度更大，說明蒸散發(fā)劇烈時1948Pen方法計算結果更接近FAO56PM計算結果；1957Makk的計算結果主要位于y=x的右側區(qū)域，其計算的日ET0低于FAO56PM的計算結果；1985Harg、Prs-Tylr大部分計算結果較為均勻分布在y=x兩側。通過回歸分析發(fā)現，FAO56PM與各種方法線性回歸決定系數R2大于0.85，其中1948Pen擬合效果最佳(R2=0.9853)，1985Harg的擬合效果較差(R2=0.8668)。

圖2 不同方法計算的月ET0與FAO56PM計算結果的線性回歸關系

圖2不同方法計算的月ET0與FAO56PM計算結果的線性回歸關系(a)1948Pen;(b)FAO24Pn;(c)FAO24Rd;(d)1985Harg;(e)Prs-Tylr;(f)1957Makk

從圖2可以看出，各種方法ET0月值估算結果與y=x分布規(guī)律基本與日值相同。1948Pen、FAO24Pn、FAO24Rd估算結果位于y=x的左側區(qū)域；1957Makk的計算結果位于y=x的右側區(qū)域；1985Harg、Prs-Tylr基本均勻分布在y=x兩側。各種方法月值回歸斜率與日值回歸斜率相比基本沒有變化，說明各種方法在估算日值、月值時與標準方法相對關系較為穩(wěn)定。

3.3 誤差分析

表3是各種方法與FAO56PM方法之間計算結果評價指標值。日尺度上，NES與d變化范圍為0.37～0.93、0.90～0.98，其中FAO24Rd取得最小值0.37和0.90，1948Pen取得最大值0.93和0.98；RMSE變化范圍是0.30～0.88mm·d-1，FAO24Rd取得最大值0.88mm·d-1，1948Pen取到了最小值0.30mm/d-1。對NES、d、RMSE進行排序并加權發(fā)現，1948Pen計算值與FAO56PM計算值差異最小，其次為1985Harg、1957Makkink、Prs-Tylr、FAO24Pn，而FAO24Rd與FAO56PM計算結果差異最大，精度最低，這與高飛等[9]在暖溫帶大陸性極端干旱氣候下發(fā)現FAO24Rd方法適用性最差的結論基本一致。在月尺度上，各個方法與FAO56PM之間差異表現出與日尺度基本相同的規(guī)律，仍然為1968Pen與FAO56PM之間差異較小，FAO24Rd與FAO56PM之間差異較大，但1985Harg與1957Makk排序略有差異，日尺度上1957Makk法優(yōu)于1985Harg法，月尺度上1985Harg法優(yōu)于1957Makk法。

表3 FAO56PM與其它方法計算結果之間的RMSE、NES、d

通過對氣象數據可獲取程度、擬合精度等綜合權衡，高原沼澤濕度區(qū)域在僅有氣溫數據的條件下可以優(yōu)先考慮使用1985Harg方法，在有日照和氣溫數據條件下，可以優(yōu)先選擇Makk方法。

4 結論與討論

若爾蓋高原位于青藏高原東北部，是全球重要的碳庫，若爾蓋高原沼澤濕地對于維持生態(tài)系統功能、緩解全球氣候變化具有重要的作用。蒸散發(fā)作為區(qū)域重要的水文過程，是退化生態(tài)恢復與濕地可持續(xù)管理的基礎。由于參考作物蒸散發(fā)估算方法建立時考慮條件不同，選用了不同的輻射項和空氣動力項，致使簡化方法適用性具有一定的區(qū)域或氣候條件限制。本文利用若爾蓋高原3個國家氣象站數據，以FAO56PM方法為標準，分析了各種方法在不同時間尺度估算ET0的適用性，得出以下結論：

(1)7種方法計算的參考作物蒸散的日、月變化趨勢基本一致。與FAO56PM計算的日ET0計算結果相比，FAO24Pn、FAO24Rd計算結果相對偏差大于20%，1985Harg、1957Makk相對偏差為10.0%左右；與FAO 56PM月ET0計算結果相比，不同月份ET0月值相對偏差存在差異，1948Pen、FAO24Pn、FAO24Rd、Prs-Tylr在生長季相對偏差較大，1985Harg在植物生長季偏差較小。

(2)通過評價指標等級排序，ET0月、日估算最優(yōu)方法為1948Pe法(RMSE=0.30mm·d-1，NES=0.93，d=0.98)。當氣象數據難以獲取時，可以優(yōu)先選擇1985Harg或1957Makk方法。